연구진이 RRAM 제약 조건과 병렬성을 고려한 새로운 워크로드 분할 프레임워크를 제안했어요. Integer Linear Programming (ILP) 기반으로 CPU와 CIM 시스템의 추론 지연 시간을 최소화해요. 실험 결과, CPU-CIM 실행은 CPU만 사용하는 것보다 최대 30.9배 빠른 속도를 보여줬어요.
RRAM 제약 조건(메모리 제한, 쓰기 지연, 내구성)을 고려하지 않은 기존 방식의 한계를 극복하고, CPU를 보완적인 연산 자원으로 활용해요. Design Space Exploration (DSE)을 통해 향후 CIM 가속기 설계에 대한 인사이트를 얻을 수 있었어요.
새로운 프레임워크는 기존 방식보다 최대 7.3배 빠른 성능을 제공하며, ML 워크로드 분할 최적화에 기여할 것으로 기대돼요.